Geri Dön

Linear linkage encoding in genetic algorithms

Genetik algoritmalarda doğrusal bağlantı gösterimi

  1. Tez No: 182156
  2. Yazar: ÖZGÜR ÜLKER
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. EMİN ERKAN KORKMAZ, Y.DOÇ.DR. ENDER ÖZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Doğ rusal Bağ lantı Gü sterimi (DBG) evrimsel algoritmalar (EA) icin yakın zamandag g o şü ü şü u uonerilen bir gü sterim seklidir. Bu gü sterim daha once veri kü meleme probleminin cozü mü ndeo ş o ukullanılmıstır. Diğ er gruplama problemleri icin de uygundur. Bu tezde, bu yeni gü sterimş g ş oüsekli iki gruplama problemi uzerinde incelenmistir. Bu calısmanın ana odak noktası DBG ileş ş şşkullanılabilecek genetik uzmanların incelenmesidir. Cizge boyama problemi icin DBG ileş şüuyumlu basarım arttırıcı caprazlama uzmanları onerilmis ve var olanlar ile karsılastırılmıstır.ş ş ş şş şGeleneksel caprazlama uzmanları, yerlestirme bulussal yü ntemleriyle beraber kutu paketlemeş ş ş oproblemi uzerinde denenmistir. ˙ sonuclar doğ rusal bağ lantı gü steriminin uygun genetikü ş Ilk ş g g ouzmanlar kullanıldığ ında gruplama problemleri icin basarılı bir aday olduğ unu gü stermistir.g ş ş g o ş

Özet (Çeviri)

Linear Linkage Encoding (LLE) is a recently proposed representation scheme forevolutionary algorithms (EA). This representation has been previously used to solve dataclustering problem. It is also suitable for other grouping problems. In this thesis, this newencoding scheme is investigated on two other grouping problems; graph coloring and binpacking. The main focus of this work is to investigate genetic operators suitable for LLE.Performance enhancing crossover operators for graph coloring problem based on LLE areproposed and compared to the existing ones. Traditional crossover operators with additionalplacement heuristics are tested on bin packing problem. Initial results show that LinearLinkage Encoding is a viable candidate for grouping problems whenever appropriate geneticoperators are chosen.

Benzer Tezler

  1. Gene reordering and concurrency in genetic algorithms

    Genetik algoritmalarda gen yeniden sıralama ve eşzamanlılık

    ONUR TOLGA ŞEHİTOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKTÜRK ÜÇOLUK

  2. Yem değerini artırıcı enzim genlerinin probiyotik etkili laktik asit bakterilerinde klonlanarak üretimi

    Cloning and production of feed upgrading enzyme encoding genes in probiotic lactic acid bacteria

    MELTEM AŞAN ÖZÜSAĞLAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NUMAN ÖZCAN

  3. Screening for point mutations in the factor VIII gene by denetaring gradient gel electrophoresis

    Başlık çevirisi yok

    A. ANIL AKSU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDE ÇAĞLAYAN

  4. Structural study of polypyyrole: A modified kinetic growth model study with Monte Carlo technique to the branch formation

    Polipirolün yapısal çalışması: Monte Carlo tekniği ile dallanma oluşumu için modifiye edilmiş kinetik büyüme modeli

    OKAN ESENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    KimyaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. ÖNDER PAMUK

  5. Pnömatik devrelerin kinematik simülasyonu

    Kinematic simulation of pneumatic circuits

    SERKAN GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Makine MühendisliğiMustafa Kemal Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SEDAT BAYSEÇ

    PROF.DR. ZAFER SAVAŞ DOĞANTAN